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Originaltitel:
Development of regression models to predict biogas production rate and biogas yield
Übersetzter Titel:
Entwicklung von Regressionsmodellen zur Vorhersage der Biogasproduktionsrate und Biogasausbeute
Autor:
Dandikas, Vasileios
Jahr:
2018
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
Ingenieurfakultät Bau Geo Umwelt
Betreuer:
Drewes, Jörg E. (Prof. Dr.)
Gutachter:
Drewes, Jörg E. (Prof. Dr.); Triolo, Jin Mi (Assoc. Prof. Dr.); Heuwinkel, Hauke (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
ERG Energietechnik, Energiewirtschaft
Stichworte:
Batch test, biomethane potential, fodder analysis, lignocellulosic biomass, regression analysis
Übersetzte Stichworte:
Batch test, Biomethanpotenzial, Futtermittelanalyse, Lignocellulose, Regressionsanalyse
TU-Systematik:
UMW 350d
Kurzfassung:
The biogas and biomethane potential (BMP) are important parameters to assess any biodegradable material. The aim of this study was to develop a model for predicting BMP. The results showed that a global model can predict the variation of BMPs among the different plant species, but in order to precisely predict the variation on BMP among the plant cultivars, a specific (local) model is needed. Furthermore, a first-order kinetic model and the proposed regression models can be utilized for the pred...     »
Übersetzte Kurzfassung:
Biogas- und Biomethanpotenzial (BMP) sind wichtige Parameter für die Bewertung eines Substrates. Ziel dieser Studie war es, ein Modell zur Vorhersage des BMP zu entwickeln. Die Ergebnisse zeigten, dass ein globales Modell die Variation des BMP zwischen den verschiedenen Pflanzenarten vorhersagen kann. Um allerdings die Variation des BMP der Pflanzensorten präzise vorhersagen zu können, wird ein spezifisches (lokales) Modell benötigt. Darüber hinaus können ein kinetisches Modell erster Ordnung un...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1444335
Eingereicht am:
26.06.2018
Mündliche Prüfung:
09.11.2018
Dateigröße:
4897080 bytes
Seiten:
113
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20181109-1444335-1-2
Letzte Änderung:
08.01.2019
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